import numpy as np
import time
import sys
sys.setrecursionlimit(100000) #例如这里设置为十万

# 学习地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30194709
# FPgrowth:https://www.jianshu.com/p/308fc9874c55

class treeNode:
    def __init__(self, nameValue, numOccur, parentNode):
        self.name = nameValue
        self.count = numOccur
        self.nodeLink = None
        self.parent = parentNode
        self.children = {}

    def inc(self, numOccur):
        self.count += numOccur

    def disp(self, ind=1):
        print(" "*ind, self.name, " ", self.count)
        for child in self.children.values():
            child.disp(ind+1)


def loadDataSet():
    dataMat = []
    f = open("mushroom.dat")
    for line in f.readlines():
        # strip()的用法是移除字符串头尾指定的字符序列。
        # 返回移除字符串头尾指定的字符生成的新字符串
        lineArr = line.strip().split()
        dataMat.append(lineArr)
    return dataMat


def loadSimpDat():
    simpDat = [['r', 'z', 'h', 'j', 'p'],
               ['z', 'y', 'x', 'w', 'v', 'u', 't', 's'],
               ['z'],
               ['r', 'x', 'n', 'o', 's'],
               ['y', 'r', 'x', 'z', 'q', 't', 'p'],
               ['y', 'z', 'x', 'e', 'q', 's', 't', 'm']]
    return simpDat


def createInitSet(dataSet):
    retDict = {}
    for trans in dataSet:
        retDict[frozenset(trans)] = 1
    return retDict


def updateHeader(nodeToTest, targetNode):
    """
        Function:
            更新头指针表的节点链接
        Parameters:
            nodeToTest - 遍历节点
            targetNode - 目标节点
        Returns:
             无
    """
    while(nodeToTest.nodeLink != None): # 遍历到链表尾节点
        nodeToTest = nodeToTest.nodeLink
    nodeToTest.nodeLink = targetNode # 将刚添加的树节点加入链表的尾部


def updateTree(items, inTree, headerTable, count):
    """
        Function:
            更新树节点，让FP树生长
        Parameters:
            items - 项集
            inTree - 当前FP树
            headerTable - 头指针表
            count - 次数
        Returns:
             无
    """
    if items[0] in inTree.children: # 判断排序后列表的第一个元素是否已经是根节点的子节点
        # 添加出现次数
        # children = {}
        inTree.children[items[0]].inc(count)
        # print(inTree.children)
    else: # 创建根节点的子节点
        inTree.children[items[0]] = treeNode(items[0], count, inTree)
        # 如果该元素的后继节点不存在，则直接加入。如果有后继节点，则遍历链表尾部将其加入
        if headerTable[items[0]][1] == None:
            headerTable[items[0]][1] = inTree.children[items[0]]
        else:
            updateHeader(headerTable[items[0]][1], inTree.children[items[0]])
    # 列表元素长度大于1，递归调用更新FP树函数
    if len(items) > 1:
        updateTree(items[1::], inTree.children[items[0]], headerTable, count)


def createTree(dataSet, minSup=3):
    """
    构造FP树
    Function:
        遍历数据集两次构建FP树
    Parameters:
        dataSet - 包含项集出现次数的数据集字典
        minSup - 最小支持度
    Returns:
         retTree - FP树
         hearderTable - 头指针表
    """
    headerTable = {}
    for trans in dataSet: # 统计每个item出现的次数
        for item in trans:
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans] # Python 字典(Dictionary) get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。
    # print(headerTable)
    for k in list(headerTable.keys()): # 筛去小于阈值的item,这里要注意：字典在遍历的时候不能修改，要是必须要进行修改的话得先转化为列表
        if headerTable[k] < minSup:
            del(headerTable[k])
    # print(headerTable)
    freqItemSet = set(headerTable.keys()) # 利用集合，筛选出所有的item
    # print(freqItemSet)
    if len(freqItemSet) == 0: # 如果freItemSet为空的话，说明没有item是频繁的
        return None, None
    for k in headerTable: # 对headerTable进行拓展，因为项头表包含item的个数和节点链表
        headerTable[k] = [headerTable[k], None]
    # print(headerTable)
    retTree = treeNode('Null Set', 1, None) # 创建根节点
    # print(headerTable['r'][0])
    # 在这之前的headerTable是筛选过的频繁1项集，但是没有排序
    for tranSet, count in dataSet.items():
        localD = {} # #localD存储tranSet中满足最小支持度的项和对应的出现频率
        for item in tranSet:
            if item in freqItemSet:
                localD[item] = headerTable[item][0] # headerTable[item][0]就是item出现的次数
        if len(localD) > 0: # sorted(): https://www.runoob.com/python/python-func-sorted.html
            # localD中记录的每个tranSet即事务中的频繁item，所以每次都不一样！！！
            # 这段代码表示,localD中没项通过计数值进行逆序排序,然后将排好序的键存放到新建的列表orderedItems中
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p:p[1], reverse=True)]
            # 用排好序的频繁项集创建树
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)
    return retTree, headerTable


def ascendTree(leafNode, prefixPath):
    """
        Function:
            根据当前节点向前追溯至根节点，记录前缀路径
        Parameters:
            leafNode - 给定元素项节点
            prefixPath - 前缀路径列表
        Returns:
             无
    """
    # 如果节点有父节点，则将当前节点添加至前缀路径中，之后再递归向上追溯
    if leafNode.parent != None:
        prefixPath.append(leafNode.name)
        ascendTree(leafNode.parent, prefixPath)


def findPrefixPath(basePat, treeNode):
    """
       Function:
           发现以给定元素项结尾的所有前缀路径
       Parameters:
           basePat - 元素项
           treeNode - 需遍历节点
       Returns:
            condPats - 所有条件模式基字典
    """
    condPats = {} # 所有条件模式基字典
    # 遍历该节点的整个链表节点，记录每个节点的前缀路径，并将其添加至条件模式基当中
    while treeNode != None:
        prefixPath = []
        ascendTree(treeNode, prefixPath)
        # 因为该节点也被加进了路径当中，所以需要路径的长度大于1
        if len(prefixPath) > 1:
            # 如果有前缀路径，则将前缀路径加入条件模式基集合中，并且将该元素在该前缀路径中出现的次数也添加进去
            condPats[frozenset(prefixPath[1:])] = treeNode.count
        # 当前节点的条件模式基查找完毕后，继续查找头指针链表中下一个节点的条件模式基
        treeNode = treeNode.nodeLink
    return condPats


def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList):
    """
        Function:
            创建条件模式树
        Parameters:
            inTree - FP树
            headerTable - 头指针表
            minSup - 最小支持度
            preFix - 上一次递归的频繁项集合的前缀
            freqItemList - 频繁项集列表
        Returns:
            无
    """
    # 对头指针表中的元素项按照其出现频率从小到大进行排序
    bigL = [v[0] for v in sorted(headerTable.items(), key=lambda p: p[1][0])]
    for basePat in bigL:  # 遍历单元素频繁集
        newFreqSet = preFix.copy()
        newFreqSet.add(basePat)
        freqItemList.append(newFreqSet)
        # 获得该元素的所有条件模式基，相当于一个事务集合
        condPattBases = findPrefixPath(basePat, headerTable[basePat][1])
        # 根据所有条件模式基集合来构建条件模式树
        myCondTree, myHead = createTree(condPattBases, minSup)
        # 如果条件模式树的头指针表不空(每次建树时对元素支持度有要求
        # 如果小于支持度则该元素不参与建树过程，所以在建树时，条件模式基中的元素会越来越少，最后会是空树)，则递归建树
        if myHead != None:
            print('conditional tree for:', newFreqSet)
            myCondTree.disp(1)
            mineTree(myCondTree, myHead, minSup, newFreqSet, freqItemList)


if __name__ == '__main__':
    freItems = [] # 挖掘产生的频繁项集
    startTime = time.time()
    dataSet = loadDataSet() # 大数据
    # simDat = loadSimpDat() # 小数据
    # print(dataSet[1:10])
    initSet = createInitSet(dataSet)
    # num = 1
    # for key in initSet:
    #     num += 1
    #     if num < 10:
    #         print(key, initSet[key])
    myFPtree, myHeaderTab = createTree(initSet, 4062)
    print(myHeaderTab)
    mineTree(myFPtree, myHeaderTab, 4062, set([]), freItems)
    endTime = time.time()
    for freItem in freItems:
        print(freItem)
    print("共发现频繁情节：%d个" % len(freItems))
    print("程序耗时：%f" % (endTime - startTime))